当前的常规理化式水质监测不能对水中含有的未知有毒物质进行监测，也不能对几种污染物的联合毒性进行监测.生物式水质监测方法克服了理化监测的局限性，具有良好的实际应用前景。本文在前人研究的基础上，应用计算机视觉和视频跟踪技术，通过对斑马鱼活动轨迹的跟踪和各项运动指标的分析，实现水质监测的目的。本论文主要进行了以下几个方面的研究工作：1.研究了以斑马鱼为受试生物的生物式水质监测系统的系统设计。提出了生物式水质监测系统的需求分析，研究了水质监测系统的整体设计目标和整体功能区划，研究了水质监测系统在机械层、电子层和软件层等层面的设计与实现。2.研究了水质监测系统中用到的视频跟踪和滤波技术。分析了几种主流的视频跟踪方法，提出了适于水下鱼类跟踪的目标跟踪方法。论文还研究了应用卡尔曼滤波对跟踪的搜索范围进行缩小的方法，并结合水下鱼类跟踪的具体特点，对卡尔曼滤波器的参数进行了重新设置，提高了跟踪算法的效率。3.研究了以行为指标变化为核心的水质综合预警技术，根据污染物投放和鱼行为变化的对应关系，提出了平均速度、平均高度、平均距离、活鱼条数“四位一体”的水质监测综合预警体系，并把亨克利统计算法应用于鱼类水质监测领域。最后本文通过毒性试验，初步证明了该预警体系的有效性、稳定性和鲁棒性，为下一步优化和改良生物式水质监测系统打下基础。